ANALISIS DESAIN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERMOHONAN KREDIT DENGAN PENERAPAN ANALISA KREDIT BERBASIS 5C DAN PENDEKATAN KOMPUTASIONAL

ANALISIS DESAIN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERMOHONAN KREDIT DENGAN PENERAPAN ANALISA KREDIT BERBASIS 5C DAN PENDEKATAN KOMPUTASIONAL Teguh Wahyono, Ariya Dwika Cahyono Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana [email protected], [email protected] Abstrak Koperasi Simpan Pinjam merupakan salah satu jenis koperasi yang memiliki perkembangan cukup pesat. Permohonan pinjaman dilakukan, dimana calon nasabah kredit tidak hanya dari golongan menengah ke bawah tetapi dari semua lapisan masyarakat. Meski demikian, terdapat masalah besar yang mengancam koperasi simpan pinjam, yaitu adanya kredit macet. Untuk itulah penelitian ini dilakukan dalam upaya mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan yang mampu membantu melakukan analisa kredit secara cepat dan akurat. Metode analisa yang digunakan adalah 5C yaitu analisa dengan menggunakan 5 variabel (character, capital, condition, collateral, dan capacity). Hasil penelitian berupa perangkat lunak analisa kredit yang diharapkan dapat membantu koperasi memutuskan apakah sebuah permohonan kredit layak disetujui atau tidak secara lebih cepat dan akurat. Kata kunci : koperasi simpan pinjam, sistem pendukung keputusan, analisa kredit, metode 5C 1. PENDAHULUAN Koperasi merupakan salah satu sokoguru perekonomian bangsa. Salah satu koperasi yang perkembangannya paling pesat adalah koperasi simpan pinjam. Koperasi simpan pinjam bergerak dalam usaha perkreditan yang menyediakan pinjaman atau kredit bagi masyarakat terutama golongan menengah kebawah. Koperasi pada umumnya, pinjaman atau kredit yang diberikan memiliki bunga yang rendah dan denda yang lebih ringan[1]. Permohonan pinjaman pada koperasi berkembang cukup pesat di masyarakat, dimana calon nasabah kredit tidak hanya dari golongan menengah ke bawah tetapi dari semua lapisan masyarakat. Pada tahun 2012, penyaluran Kredit Usaha Rakyat (KUR) sebesar Rp.34,2 triliun untuk lebih dari 1,9 juta debitur, dengan rata-rata kredit/pembiayaan sebesar Rp.17,5 juta. Volume penyaluran KUR tersebut telah melampaui target tahun 2012 sebesar Rp.30 triliun. Tingkat NonPerforming Loan (NPL) KUR pada tahun 2012 cukup rendah yaitu 3,6 persen [2]. Meskipun permohonan pinjaman meningkat pesat, tetapi salah satu masalah terbesar yang mengancam koperasi simpan pinjam adalah adanya kredit macet. Pada kenyataannya, banyak sekali kasus kredit macet yang terjadi pada Koperasi di Indonesia.

Penelitian Rinastiti pada tahun 2012 mencatat terdapat sekitar 40% kredit macet yang terjadi pada sejumlah koperasi di Salatiga [3]. Sedangkan Tribunnews mencatat terdapat lebih dari 10 milyar kredit macet pada sejumlah koperasi dan lembaga keuangan lain di Kabupaten Bantul [4]. Kredit macet tersebut tentu saja menyebabkan kerugian dikarenakan dana yang dikeluarkan oleh koperasi tidak sepenuhnya dapat kembali untuk dapat digunakan dalam pengembangan usaha koperasi lainnya. Karena itulah penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistem pendukung keputusan yang baik, yang dapat membantu pihak koperasi dalam memutuskan nasabah yang berhak menerima pinjaman dengan lebih cepat dan perhitungan yang lebih akurat. Tujuan penelitian adalah untuk mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan analisa kredit berbasis 5C yang dapat membantu koperasi memutuskan apakah sebuah permohonan kredit layak disetujui atau tidak. Analisis yang dipilih dalam sistem pendukung keputusan ini adalah menggunakan 5C, dikarenakan metode analisis ini dapat digunakan untuk mengetahui atau memperoleh keyakinan mengenai dua hal mendasar dari calon debitur yaitu willingness to pay (kemauan untuk membayar) dan ability to

Seminar Nasional Ilmu Komputer Universitas Diponegoro, 2014

Analisis Desain Sistem Pendukung Keputusan Permohonan Pinjaman pada Koperasi Dengan Penerapan Analisa Kredit Berbasis 5C

pay (kemampuan untuk membayar) angsuran pinjaman yang menjadi kewajiban mereka. 2. LANDASAN TEORI a. Penelitian Terdahulu Beberapa penilitan sejenis sebenarnya sudah pernah dilakukan sebelumnya, meski dari sudut pandang dan metode penelitian yang berbeda. Alif Wahyu Oktaputra dan Edi Noersasongko melakukan penelitian yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Motor menggunakan Metode Simple Additive Weighting. Penelitian ini mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan untuk membantu penyeleksian pemohon kredit. Sistem dirancang dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting yang merupakan salah satu metode Fuzzy Multiple Attribute Decission Making (FMADM). Metode SAW dipilih karena perhitungan pembobotan kriteria yang tidak terlalu rumit, sehingga mudah dipelajari bagi penulis dan pembaca [12]. Mardison melakukan penelitian yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Pencairan Kredit Nasabah Bank dengan Logika Fuzzy. Dalam penelitian tersebut keputusan pencairan kredit suatu nasabah dilakukan dengan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan dengan menggunakan logika Fuzzy dan bahasa pemrograman Java [12]. Prayetno dan Misluhidin dalam penelitian yang berjudul Model Sistem Pendukung Keputusan Penialaian Kelayakan Kredit, sebenarnya sudah menggunakan metode 5C dalam analisa kreditnya. Tetapi model dalam aplikasi tersebut hanya memiliki satu form untuk analisa kredit. Sistem yang dikembangkan tersebut tidak mempertimbangkan adanya 3 aktor pengguna sistem atau entitas yang berkaitan dengan mekanisme pemberian kredit tersebut, yaitu bagian administrasi, surveyor dan manager koperasi [13]. Ketiga penelitian yang dibahas di atas, memang memiliki kemiripan dengan penelitian ini. Tetapi beberapa yang berbeda diantaranya adalah tentang penerapan 5C untuk Koperasi, dimana koperasi memiliki karakteristik khusus yang berbeda dengan bank pada umumnya. Disamping itu penelitian ini melihat dari perspektif entity sistem yang lebih kompleks yang melibatkan unsur administrasi, surveyor, manager koperasi dan juga pihak administrator sistem. .

b. Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu sistem yang dirancang untuk membantu pengambil keputusan dalam menentukan suatu kebijakan dengan memanfaatkan bantuan komputer. Decision Support System atau Sistem Pendukung Keputusan (SPK), adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan baik kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah semi-terstruktur. Secara khusus, SPK didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mendukung kerja seorang manajer maupun sekelompok manajer dalam memecahkan masalah semi-terstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu [5]. c. Kredit Tentang kredit, dari asal-usul katanya berasal dari kata credere, yang artinya kepercayaan. Kepercayaan yang dimaksud di dalam perkreditan adalah antara si pemberi kredit. Kredit adalah pemberian prestasi ( misalnya uang dan barang) dengan balas prestasi (kontraprestasi) yang akan terjadi pada waktu mendatang. Menurut Undang-Undang Perbankan No.10 Tahun 1998, kredit adalah penyediaan uang atau tagihan yang dapat dipersamakan dengan itu, berdasarkan persetujuan atau kesepakatan pinjam-meminjam antara bank dan pihak lain yang mewajibkan pihak peminjam melunasi hutangnya setelah jangka waktu tertentu dengan pemberian bunga. Kredit juga berarti memperoleh barang dengan membayar cicilan atau angsuran di kemudian hari atau memperoleh pinjaman uang yang pembayarannya dilakukan di kemudian hari dengan cicilan atau angsuran sesuai dengan perjanjian [6]. d. Penilaian Kredit Penilaian kredit yang dimaksud adalah penilaian terhadap kelayakan terhadap kredit yang diajukan oleh nasabah sebelum kredit diputuskan. Hasil dari penialaian adalah keputusan pemberian kredit yaitu untuk mengetahui seberapa jauh permintaan kredit dapat dipercaya. Keputusan pemberian kredit adalah pertimbangan-pertimbangan pihak pemberi pinjaman sebelum memutuskan apakah akan memberikan pinjaman atau tidak

Penilaian kredit yang diberikan kepada calon nasabah harus mempertimbangkan beberapa hal sebagai berikut [7] : 1. Keamanan kredit (safety) artinya harus benar-benar diyakini bahwa kredit tersebut dapat dilunasi. 2. Terarahnya tujuan penggunaan kredit (suitability) artinya bahwa kredit yang digunakan sejalan dengan kepentingan masyarakat atau sekurang - kurangnya tidak bertentangan dengan peraturan yang berlaku. 3. Menguntungkan (profitable) baik bagi pemberi pinjaman sendiri yang berupa penghasilan bunga maupun bagi nasabah atau pengusaha kecil yaitu berupa keuntungan dan berkembangnya usaha. e. Metode 5C Metode 5C adalah salah satu metode yang digunakan untuk melakukan analisa kredit atau menentukan layak tidaknya calon nasabah mendapatkan kredit berdasarkan 5 variabel. Kelima variabel tersebut adalah character, capital, condition, collateral, dan capacity. Character merupakan sifat dari calon nasabah yang penilaiannya dilakukan oleh surveyor. Capital merupakan modal atau kepemilikan barang berharga yang dimiliki oleh calon nasabah yang menunjukkan kemampuan ekonomi mereka. Collateral merupakan penilaian terhadap jaminan yang diberikan calon nasabah kepada koperasi. Capacity merupakan kemampuan calon nasabah dalam memenuhi kewajiban terhadap koperasi. Sedangkan Conditions menjelaskan segala kondisi yang dimiliki oleh calon nasabah, baik latar belakang maupun kondisi keluarga.

membayar) dan ability to pay (kemampuan untuk membayar) [8]. Yang sudah pasti adalah karakter seseorang tentu saja akan menentukan kemauan membayarnya. Dalam gambar 1 terlihat adanya irisan dimana capital dan collateral bisa menjadi parameter yang digunakan untuk menentukan kemauan membayar maupun kemampuan membayar. Dasar pemikiran mengenai hal ini cukup sederhana yaitu dengan semakin bagusnya jaminan atau dengan semakin tingginya capital (permodalan) maka menunjukkan tingginga komitmen nasabah. 3. METODE PENELITIAN Penelitian dilakukan di Salatiga dengan waktu berkisar bulan Januari – Juli 2014. Studi kasus dilakukan pada beberapa koperasi di lingkungan dinas perindustrian dan perdagangan, koperasi dan UMKM Kota Salatiga. Metode rancang bagun sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode waterfal. Model waterfall disebut juga dengan classic life cycle. Secara lengkap, alur model waterfall yang merupakan model klasik akan digambarkan seperti pada Gambar 1.

Gambar 2. Waterfall Model [9] Tahapan pekerjaan yang dapat dilihat seperti pada gambar 1 akan dilaksanakan sesuai dengan analisa kebutuhan yang telah ditentukan dari awal kemudian akan dilakukan evaluasi.

Gambar 1. Analisis 5 C Pada dasarnya analisis 5C diperlukan untuk mengetahui atau untuk memperoleh keyakinan mengenai dua hal mendasar dari calon debitur yaitu willingness to pay (kemauan untuk

4. PEMBAHASAN a. Analisa Kebutuhan Survey awal dilakukan terhadap 4 koperasi simpan pinjam di Salatiga, yaitu KSP PK, KSP CPK, Koperasi PR dan KSP TMS. Keempat koperasi tersebut dipilih mengingat banyaknya nasabah yang masuk dalam kategori kredit macet. Berikut adalah data kredit macet yang terjadi pada keempat koperasi tersebut.



Tabel 1. Jumlah Kredit Macet Koperasi Jumlah Nasabah KSP PK 150 KSP CPK 184 KSP PR 110 KSP TMS 245 KSP JES 277 Total 966

Kredit Macet 15 24 25 55 107 226

Dari tabel 1 dapat dilihat bahwa rata-rata terdapat kredit macet lebih dari 20% total jumlah nasabah kredit dalam sebuah koperasi. Masalah yang terjadi adalah bahwa keempat koperasi tersebut sebagian besar masih menggunakan analisa pengajuan kredit secara konvensional berdasarkan jumlah agunan saja, dan bahkan beberapa diantaranya hanya menggunakan prinsip kepercayaan terhadap calon nasabah. Selanjutnya berdasarkan Forum Group Discusion (FGD) dengan koperasikoperasi tersebut yang juga menghadirkan pihak Dinas Perdagangan dan Perindurtrian, Koperasi dan UMKM Kota Salatiga, diambil kesepakatan bahwa analisis kredit yang dianjurkan untuk digunakan menggunakan metode analisis 5C. Keputusan menggunakan 5C juga didukung oleh hasil studi kepustakaan yang dilakukan. Penelitian Christine H Kurniasih menghasilkan kesimpulan semua factor 5 C menjadi faktor penentu dalam kelayakan pemberian kredit pada Nasabah BPR Harta Sarana Ambarawa. Uji data dilakukan dengan menggunakan pendekatan Statistik Non parametric (uji Cochran) [10]. Sedangkan Rumandong Manalu yang menggunakan uji korelasi mengatakan adanya hubungan yang signifikan faktor 5C dengan keputusan dalam memberikan keputusan kredit.di BRI Unit Nanggulan Salatiga. Proses bisnis permohonan kredit pada koperasi dapat dilihat pada gambar 3. Dalam pemberian kredit, calon nasabah melakukan permohonan kredit kepada pihak koperasi. Setelah melakukan permohonan kredit, maka surveyor akan melakukan survey pada calon nasabah dengan cara melakukan kunjungan pada alamat calon nasabah. Surveyor mencatat hasil survey ke dalam suatu form permohonan kredit oleh calon nasabah dan surveyor, yang telah disediakan oleh pihak koperasi. Setelah surveyor melakukan analisa tentang data yang telah didapatkan, maka surveyor memutuskan apakah calon nasabah tersebut berhak mendapatkan kredit.

Gambar 3. Analisa Proses Bisnis Apabila tidak, maka proses selesai, apabila calon nasabah berhak mendapatkan kredit, maka surveyor akan meneruskan data calon nasabah kepada manajer untuk kemudian ditentukan apakah layak mendapat kredit, dan kemudian melakukan pencairan dana. Dana yang telah cair, kemudian diserahkan pada calon nasabah, dan agunan dari calon nasabah diserahkan kepada koperasi. b. Perancangan Aliran Data Perancangan yang pertama adalah perancangan Diagram Alir Data (DAD). Perancangan DAD ini menunjukkan hubungan aliran data antara sistem dengan pengguna. Perancangan DAD ditunjukkan seperti pada gambar 4 dimana menunjukkan bahwa sistem mitigasi kredit ini dirancang untuk digunakan oleh tiga jenis user aktif yaitu manajer, surveyor serta administrator. Manajer merupakan user dengan tingkat kekuasan di bawah superadmin. Manajer merupakan user yang menerima segala bentuk laporan akhir yang diberikan oleh sistem sesuai dengan kebutuhan. Manajer juga memiliki hak untuk mengelola data pengguna pada wilayah cakupannya. Administrator merupakan user yang memiliki tingkat kekuasaan tertinggi, yang dapat melakukan semua fungsi yaitu mengelola data pemberian kredit, data semua pengguna, data daerah kredit macet, dan melihat aturan sistem pendukung keputusan.

Gambar 4. Diagram Alir Data Level 0 Sedangkan Surveyor merupakan user dengan tingkat kekuasaan terendah. Surveyor hanya dapat mengelola data pemberian kredit dan juga data kredit macet. Pada pengelolaan data pemberian kredit, surveyor hanya dapat mengubah atau menghapus data yang diinputkannya sendiri.

surveyor akan melakukan survey pada calon nasabah dengan cara melakukan kunjungan pada alamat calon nasabah. Proses survey diawali dengan melakukan pengisian form permohonan kredit oleh calon nasabah dan surveyor, yang telah disediakan oleh pihak koperasi. Setelah surveyor melakukan analisa tentang data yang telah didapatkan, maka surveyor akan menginputkan data-data ke dalam sistem komputer, untuk diolah apakah nasabah tersebut berhak mendapatkan kredit atau tidak. Apabila tidak, maka proses selesai. Selanjutnya apabila calon nasabah berhak mendapatkan kredit, maka surveyor akan meneruskan data calon nasabah kepada manajer untuk kemudian ditentukan pengambilan keputusan dan kemudian melakukan pencairan dana. c. Prototype Aplikasi Aplikasi di kembangkan dengan menggunakan pemrograman visual desktop. Berikut adalah beberapa contoh tampilan yang ada dalam prototype aplikasi. Seperti yang terdapat dalam perancangan diagram alir data, Administrator akan menginputkan data permohonan kredit baru. Data-tata yang diinputkan nampak seperti pada gambar 6 berikut ini.

Gambar 6. Form Input Permohonan Kredit Baru Gambar 5. Diagram Alir Data Level 1 Gambar 5 menunjukkan Diagram Alir Data level 1 yang menjelaskan alur proses dari pengajuan kredit sampai dengan proses pengambilan keputusan diterima atau di tolaknya sebuah permohonan kredit. Langkah awalnya dimulai dengan calon nasabah yang melakukan permohonan kredit kepada pihak koperasi. Setelah melakukan permohonan kredit, maka

Setelah administrator menginputkan data, maka surveyor akan melaksanakan tugas pemeriksaan dan melakukan analisa calon nasabah. Selanjutnya setelah mendapatkan data hasil survey, maka surveyor akan menginputkan data-data ke dalam aplikasi sistem pendukung keputusan seperti yang terlihat pada gambar 7 di bawah ini.



surveyor dan manajer. Administrasi akan terbantu dalam mengorganisasi data permohonan kredit, surveyor terbantu dalam mengorganisasi data dan melakukan analisa kredit, sedangkan manajer terbantu dalam pengambilan keputusan permohonan kredit. REFERENSI

Gambar 7. Form Input Hasil Survey Dari data yang diinputkan tersebut, akan digunakan oleh sistem untuk merekomendasikan apakah calon nasabah tersebut pengajuan kreditnya diterima atau tidak.

Gambar 8. Detil informasi yang dihasilkan 5. KESIMPULAN Analisa Kredit 5C (character, capital, condition, collateral dan capacity) digunakan sebagai basis metode analisa untuk menentukan kelayakan perngajuan kredit, didukung oleh datadata yang menunjukkan bahwa variabel di dalam 5C menjadi faktor penentu dalam kelayakan pemberian kredit. Sistem Pendukung Keputusan yang menggunakan basis 5C ini membantu tiga aktor yang berpengaruh dalam pengajuan dan penentuan pinjaman yaitu bagian administrasi,

[1] Mariana, Fitria., Peran Koperasi Simpan Pinjam dalam Membantu Masyarakat. Universita Gunadharma Student Site. 2013. [2] Dimas, Cahyo, dkk, Penerapan Algoritma ID3 pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit pada Koperasi Multilokasi Berbasis Web, Laporan Skripsi, FTI UKSW. 2013 [3] Rinastiti, Anggry, Sistem Pengendalian Kredit pada KSP Tabita Salatiga, Laporan Skripsi Pendidikan Ekonomi, FKIP UKSW, 2012. [4] Tribunnews, Ratusan Pelaku UMKM alami kredit Macet, Tribun News edisi tanggal 5 Februari 2013. [5] Manusiwa, Silvia M., Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Permohonan Pinjaman Pada Bank Dengan Menggunakan Metode CRS, Seminar Nasional Sains dan Aplikasi Komputasi (SENSAKOM), 2013. [6] Nandifah, Ernawati., Analisis Manajemen Risiko Kredit Umum Pedesaan dengan Bantuan Simulasi Program Komputer, Electronic Jurnal Repository Fakultas Ekonomi dan Manajemen, Institut Pertanian Bogor, 2008. [7] Kasmir, Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya, PT Raja Grafindo Persada Jakarta, 2002. [8] Creamy., Analisis Kredit 5C, artikel online diakses dari http://coffeecreamy.blogspot.com/ 2010/02/analisis-kredit-5c-bagian-i.html [9] Pressman, Roger S., Software Engineering: A Practitioner’s Approach 5ed, New York : McGraw-Hill., 2001. [10] Kurniasih, Christin H,. Analisis 5C Sebagai Penentu Kelayakan Pemberian Kredit Pada Nasabah PT BPR Ambarawa Hartasarana. STIE AMA Salatiga, 2010. [11] Manalu, Rumondang, Hubungan Aspek Kelayakan Kredit Dengan Keputusan Pemberian Kredit di Bank Rakyat Indonesia Unit Nanggulan Salatiga, STIE AMA Salatiga, 2009. [12] Alif Wahyu Oktaputra, Edi Noersasongko, Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Motor, diakses melalui http://eprints.dinus.ac.id [13] Mardison, Sistem Pendukung Keputusan Pencairan Kredit Nasabah Bank dengan

Menggunakan Logika Fuzzy, Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan, Vol. 5 No. 1 MARET 2012 [14] Prayetno, Muslihudin, Model Sistem Pendukung Keputusan Penialaian Kelayakan Kredit, Jurnal Sarjana Teknik Informatika, vol. 1 no. 1, Juli 2013.


ANALISIS DESAIN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERMOHONAN KREDIT DENGAN PENERAPAN ANALISA KREDIT BERBASIS 5C DAN PENDEKATAN KOMPUTASIONAL

Recommend Documents